Abstract

Öz: Bu çalışmanın temel amacı, spor bilimleri fakültesi öğrencilerinde yapay zekâ okuryazarlığı ile yapay zekâ kaygısı arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Araştırma grubunu, 2025–2026 eğitim-öğretim yılında Fırat ve Munzur üniversitelerinin spor bilimleri fakültelerinde öğrenim gören 310 (137 kadın, 173 erkek) üniversite öğrencisi oluşturmaktadır. Veri toplama sürecinde "Kişisel Bilgi Formu" "Yapay Zekâ Okuryazarlık Ölçeği" ve "Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği"   kullanılmıştır. Elde edilen veriler SPSS 26.0 programında; frekans, yüzde, t-Testi, Tek Yönlü ANOVA, Tukey HSD testleri ve değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenmesinde Pearson korelasyon analizi, değişkenlerin birbirleri üzerindeki etkisinin belirlenmesinde ise regresyon analizi edilmiştir. Bulgular, spor bilimleri fakültesi öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlığı ve yapay zekâya yönelik kaygı düzeylerinin cinsiyet, yaş, günlük internet kullanım süresi ve ekonomik gelir algısı gibi demografik değişkenlere göre büyük ölçüde farklılaşmadığı; ancak öğrenim görülen sınıf düzeyi ve yapay zekâ araçlarını kullanma durumu açısından yapay zekâ okuryazarlığının bazı alt boyutlarında anlamlı farklılıklar ortaya çıktığı belirlenmiştir. Bununla birlikte, yapay zekâ okuryazarlığı ile yapay zekâya yönelik kaygı arasında istatistiksel olarak anlamlı fakat düşük düzeyde pozitif bir ilişki olduğu ve yapay zekâ okuryazarlığının kaygıyı sınırlı düzeyde açıkladığı görülmüştür.  Sonuç olarak, spor bilimleri öğrencilerinde yapay zekâya ilişkin bilgi ve beceri düzeyinin artmasının kaygıyı tamamen ortadan kaldırmadığını, ancak yapay zekâ ile etkileşim deneyiminin okuryazarlık düzeyini artırmada belirleyici bir rol oynadığını göstermektedir.

Abstract

Abstract: The primary objective of this study is to examine the relationship between artificial intelligence literacy and artificial intelligence anxiety among students in the Faculty of Sports Sciences. The research group consists of 310 university students (137 women, 173 men) enrolled in the sports science faculties of Fırat and Munzur Universities during the 2025–2026 academic year. The “Personal Information Form,” “Artificial Intelligence Literacy Scale,” and “Artificial Intelligence Anxiety Scale” were used in the data collection process. The data obtained were analyzed using the SPSS 26.0 program; frequency, percentage, t-test, one-way ANOVA, Tukey HSD tests, and Pearson correlation analysis were used to examine the relationships between variables, while regression analysis was used to determine the effect of variables on each other. The findings indicate that the artificial intelligence literacy and anxiety levels of sports science faculty students do not vary significantly according to demographic variables such as gender, age, daily internet usage time, and perceived economic income; however, significant differences emerged in some sub-dimensions of artificial intelligence literacy in terms of the level of education and the use of artificial intelligence tools. However, it was found that there is a statistically significant but low level of positive correlation between AI literacy and AI-related anxiety, and that AI literacy explains anxiety to a limited extent. In conclusion, it shows that increasing the level of knowledge and skills related to artificial intelligence among sports science students does not completely eliminate anxiety, but that the experience of interacting with artificial intelligence plays a decisive role in increasing literacy levels.

Structured Abstract:

Introduction and Aim of the Study

Artificial intelligence (AI) was first conceptualized in 1956 and has since become an indispensable component of numerous sectors including automotive, banking, finance, manufacturing, healthcare, education, and sports. Artificial intelligence refers to the capability of machines to perceive and perform tasks that require human intelligence, such as thinking, learning, problem-solving, and decision-making. In recent years, AI technologies have rapidly proliferated within the field of sports sciences, being integrated into processes such as performance analysis, training optimization, injury prevention, and game strategy development. These developments necessitate the investigation of sports science students' knowledge, awareness, and anxiety levels regarding artificial intelligence. Accordingly, the primary aim of this study is to examine the relationship between artificial intelligence literacy and artificial intelligence anxiety among students enrolled in faculties of sports sciences, and to determine how this relationship varies according to demographic variables.

Theoretical Framework

Artificial intelligence literacy is defined as a set of competencies that enable individuals to critically evaluate AI technologies, communicate effectively with these systems, and collaborate with them. Long and Magerko (2020) conceptualize this construct as a multidimensional framework, while Wang et al. (2022) define AI literacy as the ability to be aware of, understand, and effectively use AI technologies in practical applications to accomplish specific tasks. Wang et al. (2023) characterize AI literacy as a holistic reflection of the knowledge, skills, methods, emotional attitudes, and values that students gradually construct throughout their educational process. Pinski and Benlian (2023) describe the concept as a sociotechnical competency derived from individuals' knowledge and experience. Artificial intelligence anxiety refers to the totality of emotional and cognitive responses individuals experience toward AI technologies, including uncertainty, loss of control, violation of autonomy, and questioning of competence. This anxiety may stem from concerns such as job loss, inability to keep pace with technological advancements, or encountering ethical dilemmas. Weil and Rosen (1997) argue that such concerns can manifest not only as cognitive reactions but also as emotional and behavioral responses.

Method

The study was designed according to the relational survey model. The population consisted of 1,450 students enrolled in the Faculties of Sports Sciences at Munzur and Fırat Universities during the 2024–2025 academic year. Simple random sampling was employed in conjunction with the Cochran (1977) formula, with a 95% confidence level and a ±5% margin of error; the minimum required sample size was determined to be 304 participants. Of the 350 questionnaires distributed, 310 valid forms were included in the analysis (173 males, 55.8%; 137 females, 44.2%). Data were collected using three instruments: a Personal Information Form developed by the researcher; the Artificial Intelligence Literacy Scale, originally developed by Wang et al. (2022) and adapted into Turkish by Çelebi et al. (2023), comprising 12 items across four subscales (Cronbach's α = .83); and the Artificial Intelligence Anxiety Scale, originally developed by Wang et al. (2019) and adapted into Turkish by Akkaya et al. (2021), comprising 16 items across four subscales (Cronbach's α = .91). Data were analyzed using SPSS 26.0 through frequency analysis, t-tests, one-way ANOVA, Tukey HSD post-hoc tests, Pearson correlation, and regression analysis. Ethical approval was granted by the Non-Interventional Research Ethics Committee of Munzur University on December 2, 2025 (Decision No. 2025/14).

Findings and Discussion

The mean total AI literacy score was 58.01 (min: 12.00; max: 84.00), exceeding the scale average, while the mean total AI anxiety score was 49.19 (min: 16.00; max: 80.00), above the scale midpoint. No statistically significant differences were found in either scale's total scores with respect to gender or age (p > .05), consistent with findings reported by Quadri (2014), Uyar (2021), Eyüp and Kayhan (2023), and Galindo-Domínguez et al. (2021). Regarding class level, statistically significant differences were identified in the awareness subscale between first- and fourth-year students, and in the evaluation subscale between second- and fourth-year students (p < .05), aligning with Banaz and Demirel (2024) and suggesting that academic progression enhances conceptual awareness and critical evaluation skills. Students who actively used AI tools obtained significantly higher scores across all AI literacy subscales and the total scale compared to non-users (p < .05), confirming the experiential nature of AI literacy. Concerning perceived economic income, a significant difference was found only in the AI configuration subscale of the anxiety scale (p < .05). Pearson correlation analysis revealed a statistically significant yet low-level positive relationship between AI literacy and AI anxiety (r = .134; p = .019). Regression analysis indicated that AI literacy explained only 1.9% of the total variance in AI anxiety (R² = .019; p < .05).

Conclusion and Recommendations

The findings indicate that AI literacy and AI anxiety levels of sports sciences faculty students do not differ substantially according to demographic variables such as gender, age, daily internet usage, and perceived economic income. However, statistically significant differences emerged in certain AI literacy subscales with respect to class level and AI tool usage. A statistically significant yet low-level positive relationship was identified between AI literacy and AI anxiety, with AI literacy explaining anxiety only to a limited extent. These findings suggest that increasing students' AI-related knowledge and skills does not entirely eliminate anxiety; nonetheless, direct experiential engagement with AI technologies plays a decisive role in enhancing literacy levels.

Recommendations

AI literacy education programs should be structured to encompass all sports sciences faculty students regardless of demographic characteristics. Courses and practical applications supporting awareness and critical evaluation skills should be incorporated from the early stages of undergraduate education. The active and controlled integration of AI tools into educational processes should be expanded. AI-related training should focus not on eliminating anxiety but on fostering critical and balanced awareness. Future research is recommended to conduct longitudinal studies examining changes over time in the relationship between AI literacy and AI anxiety.

Yapılandırılmış Özet:

Giriş ve Çalışmanın Amacı

Yapay zekâ kavramı ilk kez 1956 yılında kullanılmış olup günümüze kadar otomotiv, bankacılık, finans, imalat, sağlık, eğitim ve spor gibi pek çok sektörde vazgeçilmez bir nitelik kazanmıştır. Yapay zekâ; bir makinenin düşünme, öğrenme, sorun çözme ve karar verme gibi insan zekasına ihtiyaç duyulan işlemleri algılama ve gerçekleştirme yeteneğini ifade etmektedir. Son yıllarda yapay zekâ teknolojileri spor bilimleri alanında hızla yaygınlaşarak performans analizi, antrenman optimizasyonu, yaralanma önleme ve oyun stratejilerinin geliştirilmesi gibi birçok sürece entegre edilmiştir. Bu gelişmeler, spor bilimleri öğrencilerinin yapay zekâya yönelik bilgi, farkındalık ve kaygı düzeylerini araştırmayı gerekli kılmaktadır. Bu çerçevede araştırmanın temel amacı, spor bilimleri fakültesi öğrencilerinde yapay zekâ okuryazarlığı ile yapay zekâ kaygısı arasındaki ilişkiyi incelemek ve bu ilişkinin demografik değişkenler açısından nasıl farklılaştığını ortaya koymaktır.

Teorik Çerçeve

Yapay zekâ okuryazarlığı, bireylerin yapay zekâ teknolojilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirmelerine, bu sistemlerle etkili iletişim kurmalarına ve iş birliği içinde çalışmalarına olanak tanıyan bir yetenekler bütünü olarak tanımlanmaktadır. Long ve Magerko (2020) bu kavramı çok boyutlu bir yapı olarak ele alırken; Wang vd. (2022), yapay zekâ okuryazarlığını pratik uygulamalarda farkındalık, anlama ve belirli görevleri yerine getirme amacıyla bu teknolojileri etkin biçimde kullanma becerisi olarak tanımlamaktadır. Wang vd. (2023) ise yapay zekâ okuryazarlığını, öğrencilerin eğitim sürecinde kademeli olarak inşa ettikleri bilgi, beceri, yöntem, duygusal tutum ve değerlerin bütüncül bir yansıması olarak değerlendirmektedir. Pinski ve Benlian (2023) bu kavramı, bireylerin bilgi ve deneyimlerinden neşet eden sosyoteknik bir yetkinlik olarak ele almaktadır. Yapay zekâ kaygısı ise bireylerin yapay zekâ teknolojilerine yönelik olarak hissettikleri belirsizlik, kontrol kaybı, özerklik ihlali ve yeterlilik sorgulaması gibi duygusal ve bilişsel tepkilerin bütünüdür. Bu kaygı; işini kaybetme, teknolojik gelişmelere ayak uyduramama ya da etik sorunlarla karşılaşma gibi nedenlerle ortaya çıkabilmektedir. Weil ve Rosen (1997), söz konusu endişelerin yalnızca zihinsel değil, aynı zamanda duygusal ve davranışsal tepkiler şeklinde de kendini gösterebileceğini öne sürmektedir.

Yöntem

Araştırma, ilişkisel tarama modeline göre tasarlanmıştır. Araştırmanın evrenini 2024–2025 eğitim-öğretim yılında Munzur ve Fırat Üniversiteleri Spor Bilimleri Fakültelerinde öğrenim gören toplam 1.450 öğrenci oluşturmaktadır. Basit rastgele örnekleme yöntemi ve Cochran (1977) formülü kullanılarak %95 güven düzeyi ve ±%5 hata payı esas alınmış; minimum örneklem büyüklüğü 304 kişi olarak belirlenmiştir. 350 kişiye uygulanan ölçek formlarından geçerli olan 310'u (173 erkek, %55,8; 137 kadın, %44,2) analize dahil edilmiştir. Veri toplama araçları olarak araştırmacı tarafından geliştirilen Kişisel Bilgi Formu, Wang vd. (2022) tarafından geliştirilen ve Çelebi vd. (2023) tarafından Türkçeye uyarlanan 12 maddelik dört alt boyutlu Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği (Cronbach α = .83) ile Wang vd. (2019) tarafından geliştirilen ve Akkaya vd. (2021) tarafından Türkçeye uyarlanan 16 maddelik dört alt boyutlu Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği (Cronbach α = .91) kullanılmıştır. Veriler SPSS 26.0 programıyla analiz edilmiş; frekans, yüzde, t-testi, tek yönlü ANOVA, Tukey HSD, Pearson korelasyon ve regresyon analizleri uygulanmıştır. Araştırma, Munzur Üniversitesi Girişimsel Olmayan Araştırmalar Etik Kurulu'ndan 02.12.2025 tarih ve 2025/14 sayılı karar ile etik izin alınarak yürütülmüştür.

Bulgular ve Tartışma

Öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlığı toplam puan ortalaması 58,01 (min: 12,00; maks: 84,00) ile ölçek ortalamasının üzerinde; yapay zekâ kaygısı toplam puan ortalaması ise 49,19 (min: 16,00; maks: 80,00) ile ölçek orta noktasının üzerinde bulunmuştur. Cinsiyet ve yaş değişkenlerine göre her iki ölçek toplam puanlarında istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmamıştır (p > 0,05). Bu bulgu, Quadri (2014), Uyar (2021), Eyüp ve Kayhan (2023) ile Galindo-Domínguez vd. (2021) tarafından yürütülen çalışmalarla örtüşmektedir. Sınıf düzeyi değişkenine göre farkındalık alt boyutunda birinci ile dördüncü sınıf, değerlendirme alt boyutunda ise ikinci ile dördüncü sınıf öğrencileri arasında anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir (p < 0,05); bu bulgu Banaz ve Demirel (2024) ile örtüşmekte, lisans eğitiminde ilerlemenin kavramsal farkındalık ve eleştirel değerlendirme becerilerini geliştirdiğine işaret etmektedir. Yapay zekâ araçlarını kullanan öğrencilerin okuryazarlık toplam ve tüm alt boyut puanları, kullanmayanlara kıyasla anlamlı düzeyde daha yüksek bulunmuştur (p < 0,05); bu durum yapay zekâ okuryazarlığının deneyim temelli yapısını doğrulamaktadır. Ekonomik gelir değişkenine göre yalnızca yapay zekâ yapılandırma alt boyutunda anlamlı farklılık saptanmıştır (p < 0,05). Pearson korelasyon analizi yapay zekâ okuryazarlığı ile kaygı arasında düşük düzeyde pozitif anlamlı ilişki ortaya koymuştur (r = 0,134; p = 0,019). Regresyon analizi sonucunda yapay zekâ okuryazarlığının kaygıdaki toplam varyansın yalnızca %1,9'unu açıkladığı belirlenmiştir (R² = 0,019; p < 0,05).

Sonuç ve Öneriler

Spor bilimleri fakültesi öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlığı ve kaygı düzeylerinin cinsiyet, yaş, günlük internet kullanım süresi ve ekonomik gelir algısı gibi demografik değişkenlere göre büyük ölçüde farklılaşmadığı; buna karşın sınıf düzeyi ve yapay zekâ araçlarını kullanma durumu açısından okuryazarlığın bazı alt boyutlarında anlamlı farklılıklar ortaya çıktığı belirlenmiştir. Yapay zekâ okuryazarlığı ile kaygı arasında istatistiksel olarak anlamlı fakat düşük düzeyde pozitif bir ilişki saptanmış; okuryazarlığın kaygıyı yalnızca sınırlı ölçüde açıkladığı görülmüştür. Bu bulgular, yapay zekâya ilişkin bilgi ve beceri düzeyinin artmasının kaygıyı tamamen ortadan kaldırmadığını, ancak yapay zekâ ile etkileşim deneyiminin okuryazarlık düzeyini artırmada belirleyici bir rol oynadığını göstermektedir.

Öneriler

Yapay zekâ okuryazarlığına yönelik eğitim içerikleri, demografik değişkenlerden bağımsız olarak tüm spor bilimleri fakültesi öğrencilerini kapsayacak şekilde yapılandırılmalıdır. Lisans eğitiminin erken dönemlerinden itibaren farkındalık ve değerlendirme becerilerini destekleyen ders ve uygulamalara yer verilmelidir. Yapay zekâ araçlarının eğitim süreçlerinde aktif ve kontrollü kullanımına yönelik uygulamalar artırılmalıdır. Yapay zekâya yönelik eğitimler, kaygıyı ortadan kaldırmaya değil, eleştirel ve dengeli bir farkındalık geliştirmeye odaklanmalıdır. Gelecek çalışmalarda bu ilişkinin zaman içindeki değişimini inceleyen boylamsal araştırmaların yürütülmesi önerilmektedir.

الملخص المنظَّم

المقدمة وهدف الدراسة

طُرِح مفهوم الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence, AI) لأول مرة عام 1956، ومنذ ذلك الحين أصبح أحد المكوّنات الجوهرية التي لا غنى عنها في العديد من القطاعات، بما في ذلك صناعة السيارات، والقطاع المصرفي، والتمويل، والصناعة، والرعاية الصحية، والتعليم، والرياضة. ويُقصد بالذكاء الاصطناعي قدرة الأنظمة والآلات على إدراك المهام التي تتطلّب الذكاء البشري وتنفيذها، مثل التفكير، والتعلّم، وحلّ المشكلات، واتخاذ القرارات. وخلال السنوات الأخيرة، شهدت تقنيات الذكاء الاصطناعي انتشارًا متسارعًا في مجال علوم الرياضة، حيث أُدمجت في تحليل الأداء الرياضي، وتحسين البرامج التدريبية، والوقاية من الإصابات، وتطوير الخطط والاستراتيجيات التنافسية. وفي ضوء هذه التحولات، برزت الحاجة إلى استقصاء مستويات المعرفة والوعي والقلق المرتبط بالذكاء الاصطناعي لدى طلبة كليات علوم الرياضة. وانطلاقًا من ذلك، تهدف هذه الدراسة أساسًا إلى فحص العلاقة بين محو الأمية في الذكاء الاصطناعي والقلق المرتبط بالذكاء الاصطناعي لدى طلبة كليات علوم الرياضة، مع تحديد كيفية تباين هذه العلاقة تبعًا للمتغيرات الديموغرافية.

الإطار النظري

يُعرَّف محو الأمية في الذكاء الاصطناعي بأنه منظومة من الكفايات التي تمكّن الأفراد من التقييم النقدي لتقنيات الذكاء الاصطناعي، والتواصل الفعّال معها، والتعاون معها بصورة واعية. وقد صاغ Long وMagerko (2020) هذا المفهوم بوصفه إطارًا متعدد الأبعاد، في حين عرّفه Wang وآخرون (2022) بأنه القدرة على إدراك تقنيات الذكاء الاصطناعي وفهمها وتوظيفها بكفاءة في التطبيقات العملية لإنجاز مهام محددة. كما وصف Wang وآخرون (2023) محو الأمية في الذكاء الاصطناعي بأنه انعكاس شامل للمعارف والمهارات والأساليب والاتجاهات الوجدانية والقيم التي يطوّرها الطلبة تدريجيًا خلال مسيرتهم التعليمية. أما Pinski وBenlian (2023) فقد اعتبرا هذا المفهوم كفاءةً اجتماعية–تقنية تستند إلى المعرفة والخبرة المكتسبة لدى الأفراد.

ويشير القلق المرتبط بالذكاء الاصطناعي إلى مجمل الاستجابات الانفعالية والمعرفية التي يبديها الأفراد تجاه تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الشعور بعدم اليقين، وفقدان السيطرة، وانتهاك الاستقلالية، والتشكيك في الكفاءة الذاتية. وقد ينشأ هذا القلق نتيجة مخاوف تتعلق بفقدان فرص العمل، أو العجز عن مواكبة التطورات التكنولوجية، أو مواجهة إشكالات أخلاقية. ويرى Weil وRosen (1997) أن هذه المخاوف قد تتجلى ليس فقط في صورة استجابات معرفية، بل أيضًا في أنماط انفعالية وسلوكية.

المنهجية

اعتمدت الدراسة نموذج المسح الارتباطي بوصفه التصميم البحثي المناسب. وتكوّن مجتمع الدراسة من 1450 طالبًا وطالبة مسجلين في كليتي علوم الرياضة بجامعتي منزور وفرات خلال العام الأكاديمي 2024–2025. واستُخدمت طريقة العينة العشوائية البسيطة بالاستناد إلى معادلة Cochran (1977)، وبمستوى ثقة قدره 95% وهامش خطأ ±5%، حيث حُدِّد الحد الأدنى المطلوب للعينة بـ 304 مشاركين. ومن أصل 350 استبانة وُزِّعت، أُدرجت 310 استبانات صالحة للتحليل، منهم 173 ذكورًا (55.8%) و137 إناثًا (44.2%).

وجُمعت البيانات باستخدام ثلاث أدوات تمثلت في: استمارة المعلومات الشخصية التي أعدها الباحث؛ ومقياس محو الأمية في الذكاء الاصطناعي الذي طوّره Wang وآخرون (2022) وكيّفه إلى اللغة التركية Çelebi وآخرون (2023)، ويتكوّن من 12 بندًا موزعة على أربعة أبعاد فرعية، وبلغ معامل الثبات الداخلي (Cronbach's α = .83)؛ ومقياس القلق المرتبط بالذكاء الاصطناعي الذي طوّره Wang وآخرون (2019) وكيّفه إلى التركية Akkaya وآخرون (2021)، ويتكوّن من 16 بندًا موزعة على أربعة أبعاد فرعية، وبلغ معامل الثبات (Cronbach's α = .91).

وأُجريت التحليلات الإحصائية باستخدام برنامج SPSS 26.0، من خلال تحليل التكرارات، واختبار (t) للعينات المستقلة، وتحليل التباين الأحادي (One-Way ANOVA)، واختبار Tukey HSD للمقارنات البعدية، وتحليل ارتباط بيرسون، وتحليل الانحدار الخطي. كما حصلت الدراسة على موافقة لجنة أخلاقيات البحوث غير التدخلية بجامعة منزور بتاريخ 2 ديسمبر 2025، بموجب القرار رقم 2025/14.

النتائج والمناقشة

بلغ متوسط الدرجة الكلية لمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي 58.01 (الحد الأدنى: 12.00؛ الحد الأقصى: 84.00)، وهو أعلى من متوسط المقياس، في حين بلغ متوسط الدرجة الكلية للقلق المرتبط بالذكاء الاصطناعي 49.19 (الحد الأدنى: 16.00؛ الحد الأقصى: 80.00)، وهو أعلى من نقطة منتصف المقياس.

وأظهرت النتائج عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية في الدرجات الكلية لكلا المقياسين تبعًا لمتغيري الجنس والعمر (p > .05)، وهو ما يتوافق مع نتائج الدراسات السابقة لكل من Quadri (2014)، وUyar (2021)، وEyüp وKayhan (2023)، وGalindo-Domínguez وآخرين (2021).

وفيما يتعلق بالمستوى الدراسي، كُشفت فروق ذات دلالة إحصائية في بُعد الوعي بين طلبة السنة الأولى وطلبة السنة الرابعة، وكذلك في بُعد التقييم بين طلبة السنة الثانية وطلبة السنة الرابعة (p < .05)، بما ينسجم مع نتائج Banaz وDemirel (2024)، ويشير إلى أن التقدم الأكاديمي يسهم في تعزيز الوعي المفاهيمي والقدرة على التقييم النقدي.

كما حقق الطلبة الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي بصورة فعلية درجات أعلى بصورة دالة إحصائيًا في جميع الأبعاد الفرعية لمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي وفي الدرجة الكلية للمقياس مقارنة بغير المستخدمين (p < .05)، وهو ما يؤكد الطبيعة الخبراتية والاكتسابية لمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي.

أما فيما يتعلق بالدخل الاقتصادي المدرك، فقد ظهر فرق ذو دلالة إحصائية في البعد الخاص بتهيئة الذكاء الاصطناعي ضمن مقياس القلق فقط (p < .05).

وأظهر تحليل ارتباط بيرسون وجود علاقة ارتباطية موجبة ذات دلالة إحصائية، لكنها ضعيفة المستوى، بين محو الأمية في الذكاء الاصطناعي والقلق المرتبط به (r = .134؛ p = .019). كما بيّن تحليل الانحدار أن محو الأمية في الذكاء الاصطناعي يفسّر 1.9% فقط من التباين الكلي في القلق المرتبط بالذكاء الاصطناعي (R² = .019؛ p < .05).

الاستنتاج والتوصيات

تشير نتائج الدراسة إلى أن مستويات محو الأمية في الذكاء الاصطناعي والقلق المرتبط به لدى طلبة كليات علوم الرياضة لا تختلف بصورة جوهرية باختلاف المتغيرات الديموغرافية، مثل الجنس، والعمر، ومدة استخدام الإنترنت يوميًا، ومستوى الدخل الاقتصادي المدرك. ومع ذلك، ظهرت فروق ذات دلالة إحصائية في بعض الأبعاد الفرعية لمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي تبعًا للمستوى الدراسي واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. كما كُشف عن وجود علاقة ارتباطية موجبة ذات دلالة إحصائية، وإن كانت ضعيفة، بين محو الأمية في الذكاء الاصطناعي والقلق المرتبط به، مع قدرة تفسيرية محدودة للغاية لمحو الأمية في تفسير مستويات القلق. وتشير هذه النتائج إلى أن تعزيز معارف الطلبة ومهاراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي لا يؤدي بالضرورة إلى إزالة القلق المرتبط به بصورة كاملة، غير أن الانخراط العملي المباشر في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي يمثل عاملًا حاسمًا في الارتقاء بمستويات محو الأمية في هذا المجال.

التوصيات

يوصى بتصميم برامج تعليمية متخصصة في محو الأمية في الذكاء الاصطناعي تستهدف جميع طلبة كليات علوم الرياضة دون تمييز قائم على الخصائص الديموغرافية. كما ينبغي إدراج مقررات وأنشطة تطبيقية تُنمّي الوعي النقدي ومهارات التقييم منذ المراحل الأولى من التعليم الجامعي، مع توسيع نطاق الدمج المنظم والهادف لأدوات الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية. وينبغي أن تركز برامج التدريب المرتبطة بالذكاء الاصطناعي على بناء وعي نقدي ومتوازن، بدلاً من الاقتصار على محاولة الحد من مستويات القلق. وأخيرًا، يُوصى بإجراء دراسات طولية تستكشف التطورات الزمنية في العلاقة بين محو الأمية في الذكاء الاصطناعي والقلق المرتبط به.

Résumé Structuré:

Introduction et objectif de l’étude

L’intelligence artificielle (IA) a été conceptualisée pour la première fois en 1956 et s’est depuis imposée comme une composante incontournable de nombreux secteurs, notamment l’industrie automobile, les services bancaires et financiers, la production manufacturière, les soins de santé, l’éducation ainsi que le sport. L’intelligence artificielle désigne la capacité des systèmes informatiques à percevoir, interpréter et exécuter des tâches requérant des facultés cognitives habituellement associées à l’intelligence humaine, telles que le raisonnement, l’apprentissage, la résolution de problèmes et la prise de décision. Au cours des dernières années, les technologies de l’IA ont connu une diffusion rapide dans le domaine des sciences du sport, où elles sont désormais intégrées à des processus tels que l’analyse des performances, l’optimisation de l’entraînement, la prévention des blessures et l’élaboration des stratégies de compétition. Ces évolutions rendent nécessaire l’examen des niveaux de connaissances, de sensibilisation et d’anxiété des étudiants en sciences du sport à l’égard de l’intelligence artificielle. Dans cette perspective, la présente étude vise principalement à analyser la relation entre la littératie en intelligence artificielle et l’anxiété liée à l’intelligence artificielle chez les étudiants inscrits dans les facultés des sciences du sport, tout en déterminant dans quelle mesure cette relation varie selon les caractéristiques démographiques.

Cadre théorique

La littératie en intelligence artificielle est définie comme un ensemble de compétences permettant aux individus d’évaluer de manière critique les technologies de l’intelligence artificielle, de communiquer efficacement avec ces systèmes et de collaborer avec eux de façon éclairée. Long et Magerko (2020) conceptualisent cette notion comme un cadre multidimensionnel, tandis que Wang et al. (2022) la définissent comme la capacité à reconnaître, comprendre et mobiliser efficacement les technologies de l’intelligence artificielle dans des applications pratiques afin d’accomplir des tâches spécifiques. Selon Wang et al. (2023), la littératie en intelligence artificielle constitue une manifestation holistique des connaissances, des compétences, des méthodes, des attitudes affectives et des valeurs que les étudiants construisent progressivement au cours de leur parcours de formation. Pinski et Benlian (2023) considèrent, pour leur part, cette notion comme une compétence sociotechnique fondée sur les connaissances et les expériences acquises par les individus.

L’anxiété liée à l’intelligence artificielle renvoie à l’ensemble des réactions cognitives et émotionnelles suscitées par les technologies de l’IA, notamment le sentiment d’incertitude, la perte de contrôle, l’atteinte à l’autonomie individuelle ainsi que la remise en question de ses propres compétences. Cette anxiété peut résulter de préoccupations telles que le risque de perte d’emploi, l’incapacité à suivre l’évolution rapide des innovations technologiques ou encore la confrontation à des dilemmes éthiques. Weil et Rosen (1997) soutiennent que ces préoccupations peuvent se traduire non seulement par des réponses cognitives, mais également par des réactions émotionnelles et comportementales.

Méthodologie

L’étude a été élaborée selon un modèle d’enquête corrélationnelle. La population de recherche était constituée de 1 450 étudiants inscrits dans les facultés des sciences du sport des universités de Munzur et de Fırat au cours de l’année universitaire 2024–2025. Un échantillonnage aléatoire simple a été mis en œuvre sur la base de la formule de Cochran (1977), avec un niveau de confiance de 95 % et une marge d’erreur de ±5 %, conduisant à un effectif minimal requis de 304 participants. Parmi les 350 questionnaires distribués, 310 questionnaires valides ont été retenus pour les analyses statistiques, comprenant 173 hommes (55,8 %) et 137 femmes (44,2 %).

Les données ont été recueillies au moyen de trois instruments : un Formulaire d’informations personnelles élaboré par le chercheur ; l’Échelle de littératie en intelligence artificielle, développée initialement par Wang et al. (2022) puis adaptée en turc par Çelebi et al. (2023), composée de 12 items répartis en quatre sous-dimensions (α de Cronbach = 0,83) ; ainsi que l’Échelle d’anxiété liée à l’intelligence artificielle, développée par Wang et al. (2019) et adaptée en turc par Akkaya et al. (2021), comprenant 16 items répartis en quatre sous-dimensions (α de Cronbach = 0,91).

Les analyses statistiques ont été réalisées à l’aide du logiciel SPSS 26.0, en recourant aux analyses de fréquence, au test t pour échantillons indépendants, à l’analyse de variance à un facteur (ANOVA), au test post hoc de Tukey HSD, au coefficient de corrélation de Pearson ainsi qu’à l’analyse de régression. Par ailleurs, l’étude a obtenu l’approbation du Comité d’éthique des recherches non interventionnelles de l’Université de Munzur, en date du 2 décembre 2025 (Décision n° 2025/14).

Résultats et discussion

Le score moyen global de littératie en intelligence artificielle s’est établi à 58,01 (minimum : 12,00 ; maximum : 84,00), soit un niveau supérieur à la moyenne théorique de l’échelle. En revanche, le score moyen global d’anxiété liée à l’intelligence artificielle a été de 49,19 (minimum : 16,00 ; maximum : 80,00), se situant au-dessus du point médian de l’échelle.

Les analyses statistiques n’ont révélé aucune différence statistiquement significative dans les scores globaux des deux échelles selon le genre ou l’âge (p > .05). Ces résultats corroborent les conclusions rapportées par Quadri (2014), Uyar (2021), Eyüp et Kayhan (2023) ainsi que Galindo-Domínguez et al. (2021).

En ce qui concerne le niveau d’études, des différences statistiquement significatives ont été observées dans la sous-dimension de la sensibilisation entre les étudiants de première et de quatrième année, ainsi que dans la sous-dimension de l’évaluation entre les étudiants de deuxième et de quatrième année (p < .05). Ces résultats sont conformes aux observations de Banaz et Demirel (2024) et suggèrent que la progression dans le cursus universitaire contribue au développement de la conscience conceptuelle ainsi qu’au renforcement des capacités d’évaluation critique.

Par ailleurs, les étudiants utilisant activement des outils d’intelligence artificielle ont obtenu des scores significativement plus élevés que les non-utilisateurs dans l’ensemble des sous-dimensions de la littératie en intelligence artificielle ainsi que sur le score global de l’échelle (p < .05), ce qui confirme le caractère expérientiel et cumulatif de la littératie en intelligence artificielle.

Concernant le niveau de revenu économique perçu, une différence statistiquement significative n’a été mise en évidence que dans la sous-dimension relative à la configuration de l’intelligence artificielle de l’échelle d’anxiété (p < .05).

L’analyse de corrélation de Pearson a révélé l’existence d’une corrélation positive, statistiquement significative mais de faible intensité, entre la littératie en intelligence artificielle et l’anxiété liée à l’intelligence artificielle (r = .134 ; p = .019). En outre, l’analyse de régression a montré que la littératie en intelligence artificielle n’expliquait que 1,9 % de la variance totale de l’anxiété liée à l’intelligence artificielle (R² = .019 ; p < .05).

Conclusion et recommandations

Les résultats de cette étude montrent que les niveaux de littératie en intelligence artificielle et d’anxiété liée à l’intelligence artificielle des étudiants des facultés des sciences du sport ne présentent pas de variations substantielles en fonction de variables démographiques telles que le genre, l’âge, la durée quotidienne d’utilisation d’Internet ou le niveau de revenu économique perçu. En revanche, des différences statistiquement significatives ont été observées dans certaines sous-dimensions de la littératie en intelligence artificielle selon le niveau d’études et l’utilisation des outils d’intelligence artificielle.

L’étude met également en évidence une relation positive statistiquement significative, mais de faible intensité, entre la littératie en intelligence artificielle et l’anxiété associée à cette technologie. Toutefois, la capacité explicative de la littératie en intelligence artificielle demeure très limitée, puisqu’elle ne rend compte que d’une faible proportion de la variance de l’anxiété. Ces résultats suggèrent que l’accroissement des connaissances et des compétences des étudiants en matière d’intelligence artificielle ne suffit pas, à lui seul, à éliminer l’anxiété qui y est associée. En revanche, une expérience pratique directe et régulière avec les technologies de l’intelligence artificielle apparaît comme un facteur déterminant dans le développement de la littératie en intelligence artificielle.

Recommandations

Il est recommandé de concevoir des programmes de formation à la littératie en intelligence artificielle destinés à l’ensemble des étudiants des facultés des sciences du sport, indépendamment de leurs caractéristiques démographiques. Des enseignements et des activités pratiques favorisant le développement de la sensibilisation et des compétences d’évaluation critique devraient être intégrés dès les premières années de la formation universitaire. En outre, l’intégration active, progressive et encadrée des outils d’intelligence artificielle dans les processus pédagogiques devrait être élargie.

Les formations consacrées à l’intelligence artificielle devraient privilégier le développement d’une conscience critique, réfléchie et équilibrée plutôt que de viser exclusivement la réduction de l’anxiété. Enfin, il est recommandé que les recherches futures privilégient des études longitudinales afin d’examiner l’évolution temporelle des relations entre la littératie en intelligence artificielle et l’anxiété liée à l’intelligence artificielle.

Resumen Estructurado:

Introducción y objetivo del estudio

La inteligencia artificial (IA) fue conceptualizada por primera vez en 1956 y, desde entonces, se ha convertido en un componente indispensable en numerosos sectores, entre ellos la industria automotriz, la banca, las finanzas, la manufactura, la atención sanitaria, la educación y el deporte. La inteligencia artificial hace referencia a la capacidad de los sistemas y las máquinas para percibir y ejecutar tareas que requieren inteligencia humana, tales como el razonamiento, el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones. En los últimos años, las tecnologías de inteligencia artificial han experimentado una rápida expansión en el ámbito de las ciencias del deporte, integrándose en procesos como el análisis del rendimiento, la optimización del entrenamiento, la prevención de lesiones y el desarrollo de estrategias de competición. Estos avances hacen necesario examinar los niveles de conocimiento, concienciación y ansiedad relacionados con la inteligencia artificial entre los estudiantes de las facultades de ciencias del deporte. En este contexto, el objetivo principal del presente estudio consiste en analizar la relación entre la alfabetización en inteligencia artificial y la ansiedad hacia la inteligencia artificial entre los estudiantes matriculados en facultades de ciencias del deporte, así como determinar de qué manera dicha relación varía en función de las variables demográficas.

Marco teórico

La alfabetización en inteligencia artificial se define como el conjunto de competencias que permiten a los individuos evaluar críticamente las tecnologías de inteligencia artificial, comunicarse eficazmente con estos sistemas y colaborar con ellos de manera consciente y eficiente. Long y Magerko (2020) conceptualizan este constructo como un marco multidimensional, mientras que Wang et al. (2022) lo definen como la capacidad de reconocer, comprender y utilizar eficazmente las tecnologías de inteligencia artificial en aplicaciones prácticas para llevar a cabo tareas específicas. Asimismo, Wang et al. (2023) caracterizan la alfabetización en inteligencia artificial como una manifestación integral de los conocimientos, las habilidades, los métodos, las actitudes afectivas y los valores que los estudiantes construyen progresivamente a lo largo de su proceso educativo. Por su parte, Pinski y Benlian (2023) describen este concepto como una competencia sociotécnica derivada de los conocimientos y de la experiencia acumulada por los individuos.

La ansiedad hacia la inteligencia artificial hace referencia al conjunto de respuestas cognitivas y emocionales que experimentan las personas frente a las tecnologías de inteligencia artificial, incluyendo la incertidumbre, la pérdida de control, la vulneración de la autonomía personal y el cuestionamiento de la propia competencia. Esta ansiedad puede originarse en preocupaciones relacionadas con la pérdida del empleo, la incapacidad para adaptarse al acelerado desarrollo tecnológico o la confrontación con dilemas éticos. Weil y Rosen (1997) sostienen que tales preocupaciones pueden manifestarse no solo como respuestas cognitivas, sino también como reacciones emocionales y conductuales.

Metodología

El estudio fue diseñado de acuerdo con un modelo de investigación correlacional de tipo descriptivo. La población estuvo constituida por 1.450 estudiantes matriculados en las Facultades de Ciencias del Deporte de las universidades de Munzur y Fırat durante el curso académico 2024–2025. Se aplicó un muestreo aleatorio simple, tomando como referencia la fórmula de Cochran (1977), con un nivel de confianza del 95 % y un margen de error de ±5 %, determinándose un tamaño muestral mínimo de 304 participantes. De los 350 cuestionarios distribuidos, 310 fueron considerados válidos para el análisis estadístico, correspondiendo 173 hombres (55,8 %) y 137 mujeres (44,2 %).

La recopilación de datos se realizó mediante tres instrumentos: un Formulario de Información Personal elaborado por el investigador; la Escala de Alfabetización en Inteligencia Artificial, desarrollada originalmente por Wang et al. (2022) y adaptada al turco por Çelebi et al. (2023), integrada por 12 ítems distribuidos en cuatro subdimensiones (α de Cronbach = .83); y la Escala de Ansiedad hacia la Inteligencia Artificial, desarrollada por Wang et al. (2019) y adaptada al turco por Akkaya et al. (2021), compuesta por 16 ítems distribuidos igualmente en cuatro subdimensiones (α de Cronbach = .91).

Los datos fueron analizados mediante el programa SPSS 26.0, utilizando análisis de frecuencias, prueba t para muestras independientes, análisis de varianza de un factor (ANOVA), prueba post hoc de Tukey HSD, análisis de correlación de Pearson y análisis de regresión. Asimismo, el estudio obtuvo la aprobación ética del Comité de Ética para Investigaciones No Intervencionistas de la Universidad de Munzur, con fecha 2 de diciembre de 2025 (Decisión n.º 2025/14).

Resultados y discusión

La puntuación media total de la alfabetización en inteligencia artificial fue de 58,01 (mínimo: 12,00; máximo: 84,00), situándose por encima de la media teórica de la escala. Por su parte, la puntuación media total de la ansiedad hacia la inteligencia artificial fue de 49,19 (mínimo: 16,00; máximo: 80,00), superando el punto medio de la escala.

Los análisis estadísticos no evidenciaron diferencias estadísticamente significativas en las puntuaciones totales de ambas escalas en función del sexo o de la edad (p > .05). Estos resultados son consistentes con los hallazgos previamente informados por Quadri (2014), Uyar (2021), Eyüp y Kayhan (2023) y Galindo-Domínguez et al. (2021).

En cuanto al curso académico, se identificaron diferencias estadísticamente significativas en la subdimensión de concienciación entre los estudiantes de primer y cuarto curso, así como en la subdimensión de evaluación entre los estudiantes de segundo y cuarto curso (p < .05). Estos resultados coinciden con los obtenidos por Banaz y Demirel (2024) y sugieren que el progreso académico favorece el fortalecimiento de la conciencia conceptual y de las capacidades de evaluación crítica.

Asimismo, los estudiantes que utilizaban activamente herramientas de inteligencia artificial obtuvieron puntuaciones significativamente superiores en todas las subdimensiones de la alfabetización en inteligencia artificial y en la puntuación total de la escala, en comparación con quienes no las utilizaban (p < .05). Este hallazgo confirma el carácter eminentemente experiencial de la alfabetización en inteligencia artificial.

Respecto al nivel de ingresos económicos percibido, únicamente se observó una diferencia estadísticamente significativa en la subdimensión de configuración de la inteligencia artificial perteneciente a la escala de ansiedad (p < .05).

El análisis de correlación de Pearson reveló la existencia de una relación positiva, estadísticamente significativa, aunque de baja magnitud, entre la alfabetización en inteligencia artificial y la ansiedad hacia la inteligencia artificial (r = .134; p = .019). Por otra parte, el análisis de regresión indicó que la alfabetización en inteligencia artificial explicaba únicamente el 1,9 % de la varianza total de la ansiedad hacia la inteligencia artificial (R² = .019; p < .05).

Conclusiones y recomendaciones

Los resultados ponen de manifiesto que los niveles de alfabetización en inteligencia artificial y de ansiedad hacia la inteligencia artificial de los estudiantes de las facultades de ciencias del deporte no presentan diferencias sustanciales en función de variables demográficas tales como el sexo, la edad, el tiempo diario de uso de Internet y el nivel de ingresos económicos percibido. No obstante, se observaron diferencias estadísticamente significativas en determinadas subdimensiones de la alfabetización en inteligencia artificial en función del curso académico y del uso de herramientas de inteligencia artificial.

Asimismo, se identificó una relación positiva estadísticamente significativa, aunque de baja intensidad, entre la alfabetización en inteligencia artificial y la ansiedad asociada a esta tecnología. Sin embargo, la capacidad explicativa de la alfabetización en inteligencia artificial resultó limitada, puesto que únicamente explicó una proporción reducida de la variabilidad de la ansiedad. Estos resultados indican que el incremento de los conocimientos y competencias de los estudiantes en materia de inteligencia artificial no elimina completamente la ansiedad asociada a dichas tecnologías. En cambio, la participación directa y continuada en experiencias prácticas con herramientas de inteligencia artificial constituye un factor determinante para el fortalecimiento de la alfabetización en inteligencia artificial.

Recomendaciones

Se recomienda diseñar programas de formación en alfabetización en inteligencia artificial dirigidos a todos los estudiantes de las facultades de ciencias del deporte, con independencia de sus características demográficas. Asimismo, deberían incorporarse desde las primeras etapas de la educación universitaria asignaturas y actividades prácticas orientadas al desarrollo de la concienciación y de las competencias de evaluación crítica. Del mismo modo, resulta conveniente ampliar la integración activa, sistemática y supervisada de las herramientas de inteligencia artificial en los procesos de enseñanza-aprendizaje.

La formación relacionada con la inteligencia artificial debería centrarse no tanto en eliminar la ansiedad, sino en promover una conciencia crítica, reflexiva y equilibrada respecto de estas tecnologías. Finalmente, se recomienda que futuras investigaciones desarrollen estudios longitudinales que permitan analizar la evolución temporal de la relación entre la alfabetización en inteligencia artificial y la ansiedad hacia la inteligencia artificial.

结构式摘要:

研究背景与目的

人工智能（Artificial Intelligence，AI）于1956年首次被提出，并自此发展成为汽车制造、银行、金融、制造业、医疗卫生、教育以及体育等众多领域不可或缺的重要组成部分。人工智能是指机器系统具备感知并执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力，包括思维、学习、问题解决以及决策等认知活动。近年来，人工智能技术在体育科学领域得到迅速普及，并广泛应用于运动表现分析、训练优化、运动损伤预防以及竞赛策略制定等多个方面。这些技术进展使得有必要深入考察体育科学学院学生在人工智能方面的知识水平、认知程度及其焦虑状况。因此，本研究的主要目的在于探究体育科学学院学生人工智能素养（Artificial Intelligence Literacy）与人工智能焦虑（Artificial Intelligence Anxiety）之间的关系，并进一步分析该关系是否会因人口统计学变量的不同而产生差异。

理论框架

人工智能素养是指个体能够对人工智能技术进行批判性评价、与人工智能系统进行有效沟通并开展协同工作的综合能力。**Long 和 Magerko（2020）**将人工智能素养界定为一个多维度能力框架；**Wang 等（2022）**则认为，人工智能素养是指个体能够认识、理解并有效运用人工智能技术完成特定实践任务的能力。进一步而言，**Wang 等（2023）**指出，人工智能素养体现了学生在教育过程中逐步建构起来的知识、技能、方法、情感态度及价值观的整体综合表现。与此同时，**Pinski 与 Benlian（2023）**将人工智能素养定义为一种建立在知识积累与实践经验基础上的社会技术能力（sociotechnical competency）。

人工智能焦虑则是指个体面对人工智能技术时所产生的一系列认知与情绪反应，包括不确定感、控制感丧失、自主性受损以及对自身能力的怀疑。这种焦虑可能源于对就业机会减少、无法适应技术快速发展或遭遇伦理困境等方面的担忧。**Weil 与 Rosen（1997）**指出，此类担忧不仅会表现为认知层面的反应，还可能进一步演化为情绪与行为层面的反应。

研究方法

本研究采用相关调查研究模型（Relational Survey Model）开展研究。研究总体由2024—2025学年就读于Munzur大学和Fırat大学体育科学学院的1450名学生组成。研究依据Cochran（1977）样本量计算公式，在95%的置信水平和**±5%的抽样误差条件下，采用简单随机抽样法（Simple Random Sampling）确定最小样本量为304人**。研究共发放问卷350份，最终获得310份有效问卷，其中男性173人（55.8%），女性137人（44.2%）。

数据收集采用三项测量工具：第一，研究者编制的个人信息表；第二，由Wang 等（2022）开发、Çelebi 等（2023）修订为土耳其语版本的人工智能素养量表，共12个题项，包含四个维度（Cronbach's α = .83）；第三，由Wang 等（2019）开发、Akkaya 等（2021）修订为土耳其语版本的人工智能焦虑量表，共16个题项，包含四个维度（Cronbach's α = .91）。

研究数据采用SPSS 26.0统计软件进行分析，具体包括频数分析、独立样本t检验、单因素方差分析（One-Way ANOVA）、Tukey HSD事后比较检验、Pearson相关分析以及回归分析。此外，本研究已获得Munzur大学非干预性研究伦理委员会批准（批准日期：2025年12月2日；批准编号：2025/14）。

研究结果与讨论

研究结果表明，人工智能素养总平均得分为58.01（最低值：12.00；最高值：84.00），高于量表理论平均值；而人工智能焦虑总平均得分为49.19（最低值：16.00；最高值：80.00），高于量表中点水平。

统计分析结果显示，在性别和年龄变量方面，两项量表的总分均未发现统计学显著差异（p > .05）。这一结果与Quadri（2014）、Uyar（2021）、**Eyüp 和 Kayhan（2023）以及Galindo-Domínguez 等（2021）**的研究结论保持一致。

在年级变量方面，研究发现：一年级与四年级学生在**认知意识（Awareness）维度上的得分存在统计学显著差异；二年级与四年级学生在评价（Evaluation）维度上的得分亦存在统计学显著差异（p < .05）。这一结果与Banaz 和 Demirel（2024）**的研究结果一致，说明随着学术阶段的不断提升，学生在人工智能概念认知及批判性评价能力方面均得到显著增强。

此外，与未使用人工智能工具的学生相比，积极使用人工智能工具的学生在人工智能素养全部子维度及总量表得分上均表现出统计学显著更高的水平（p < .05），进一步验证了人工智能素养具有明显的**实践经验导向（experiential）**特征，即实际使用经验对于人工智能素养的发展具有决定性作用。

关于主观经济收入水平，仅在人工智能焦虑量表中的**人工智能配置（AI Configuration）**子维度发现了统计学显著差异（p < .05）。

Pearson相关分析结果表明，人工智能素养与人工智能焦虑之间存在统计学显著但相关程度较低的正相关关系（r = .134；p = .019）。进一步的回归分析显示，人工智能素养仅能够解释人工智能焦虑总变异的1.9%（R² = .019；p < .05）。

结论与建议

研究结果表明，体育科学学院学生的人工智能素养与人工智能焦虑水平并不会因性别、年龄、每日互联网使用时长以及主观经济收入水平等人口统计学变量而产生显著差异。然而，在人工智能素养的部分子维度中，年级以及人工智能工具使用情况均表现出统计学显著影响。

研究进一步发现，人工智能素养与人工智能焦虑之间存在统计学显著但程度较弱的正相关关系，且人工智能素养对人工智能焦虑的解释力较为有限。这表明，仅仅提升学生关于人工智能的知识储备与技术能力，并不足以完全消除其人工智能焦虑；相反，持续且直接地参与人工智能技术的实际应用，是提升人工智能素养水平的重要决定因素。

建议

建议针对体育科学学院全体学生构建系统化的人工智能素养教育体系，而不应受人口统计学特征的限制。高校应自本科教育初期开始，将培养人工智能认知意识和批判性评价能力的课程及实践活动纳入人才培养体系。同时，应进一步扩大人工智能工具在教学过程中的规范化、系统化和实践化应用。

人工智能相关教育应将重点放在培养学生理性、批判且平衡的人工智能认知，而非单纯以降低焦虑水平为目标。未来研究建议采用**纵向研究（Longitudinal Studies）**设计，以持续考察人工智能素养与人工智能焦虑之间关系的动态演变过程。

Структурированное Резюме:

Введение и цель исследования

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) был впервые концептуализирован в 1956 году и с тех пор превратился в неотъемлемый компонент многочисленных отраслей, включая автомобилестроение, банковский сектор, финансы, промышленное производство, здравоохранение, образование и спорт. Под искусственным интеллектом понимается способность машин и интеллектуальных систем воспринимать и выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как мышление, обучение, решение проблем и принятие решений. В последние годы технологии искусственного интеллекта получили стремительное распространение в области спортивных наук, будучи интегрированными в процессы анализа спортивной результативности, оптимизации тренировочного процесса, профилактики спортивных травм и разработки соревновательных стратегий. Данные изменения обусловливают необходимость исследования уровня знаний, осведомлённости и тревожности студентов факультетов спортивных наук в отношении искусственного интеллекта. В связи с этим основная цель настоящего исследования заключается в изучении взаимосвязи между грамотностью в области искусственного интеллекта и тревожностью, связанной с искусственным интеллектом, среди студентов факультетов спортивных наук, а также в определении характера изменений данной взаимосвязи в зависимости от демографических переменных.

Теоретическая основа

Грамотность в области искусственного интеллекта определяется как совокупность компетенций, позволяющих человеку критически оценивать технологии искусственного интеллекта, эффективно взаимодействовать с ними и осуществлять продуктивное сотрудничество с интеллектуальными системами. Long и Magerko (2020) рассматривают данный конструкт как многомерную концептуальную модель, тогда как Wang и соавт. (2022) определяют его как способность осознавать, понимать и эффективно использовать технологии искусственного интеллекта в практической деятельности для решения конкретных задач. Согласно Wang и соавт. (2023), грамотность в области искусственного интеллекта представляет собой целостное отражение знаний, навыков, методов, эмоциональных установок и ценностей, которые студенты постепенно формируют в процессе обучения. Pinski и Benlian (2023) характеризуют данное понятие как социотехническую компетентность, основанную на знаниях и накопленном опыте индивида.

Тревожность, связанная с искусственным интеллектом, представляет собой совокупность эмоциональных и когнитивных реакций личности на технологии искусственного интеллекта, включая чувство неопределённости, утрату контроля, нарушение автономии и сомнения в собственной компетентности. Подобная тревожность может быть обусловлена опасениями относительно потери рабочих мест, неспособности адаптироваться к стремительному технологическому развитию либо столкновения с этическими дилеммами. Weil и Rosen (1997) отмечают, что подобные опасения могут проявляться не только в когнитивной сфере, но также приобретать эмоциональные и поведенческие формы.

Методология

Исследование выполнено в соответствии с корреляционной моделью опросного исследования. Генеральную совокупность составили 1450 студентов, обучавшихся на факультетах спортивных наук университетов Munzur и Fırat в 2024–2025 учебном году. Для формирования выборки применялся метод простой случайной выборки с использованием формулы Cochran (1977) при уровне доверительной вероятности 95 % и допустимой погрешности ±5 %. Минимально необходимый объём выборки составил 304 респондента. Из 350 распространённых анкет 310 были признаны пригодными для статистического анализа, из которых 173 мужчины (55,8 %) и 137 женщин (44,2 %).

Сбор данных осуществлялся посредством трёх инструментов: Формы персональной информации, разработанной исследователем; Шкалы грамотности в области искусственного интеллекта, первоначально разработанной Wang и соавт. (2022) и адаптированной к турецкому языку Çelebi и соавт. (2023), включающей 12 пунктов, объединённых в четыре субшкалы (коэффициент внутренней согласованности Cronbach's α = .83); а также Шкалы тревожности, связанной с искусственным интеллектом, разработанной Wang и соавт. (2019) и адаптированной Akkaya и соавт. (2021), состоящей из 16 пунктов, распределённых по четырём субшкалам (коэффициент Cronbach's α = .91).

Статистическая обработка данных проводилась с использованием программного пакета SPSS 26.0 посредством частотного анализа, t-критерия Стьюдента, однофакторного дисперсионного анализа (One-Way ANOVA), апостериорного критерия Tukey HSD, корреляционного анализа Пирсона и регрессионного анализа. Исследование было одобрено Комитетом по этике неинтервенционных исследований Университета Munzur 2 декабря 2025 года (Решение № 2025/14).

Результаты и обсуждение

Среднее суммарное значение грамотности в области искусственного интеллекта составило 58,01 (минимум — 12,00; максимум — 84,00), что превышает среднее теоретическое значение шкалы. В свою очередь, средний суммарный показатель тревожности, связанной с искусственным интеллектом, составил 49,19 (минимум — 16,00; максимум — 80,00), превысив срединное значение шкалы.

Статистический анализ не выявил статистически значимых различий в суммарных показателях обеих шкал в зависимости от пола и возраста (p > .05). Полученные результаты согласуются с выводами исследований Quadri (2014), Uyar (2021), Eyüp и Kayhan (2023), а также Galindo-Domínguez и соавт. (2021).

Что касается курса обучения, были выявлены статистически значимые различия по субшкале осведомлённости (Awareness) между студентами первого и четвёртого курсов, а также по субшкале оценивания (Evaluation) между студентами второго и четвёртого курсов (p < .05). Данные результаты соответствуют выводам Banaz и Demirel (2024) и свидетельствуют о том, что академическое продвижение способствует формированию более глубокого концептуального понимания и развитию навыков критического анализа технологий искусственного интеллекта.

Кроме того, студенты, активно использовавшие инструменты искусственного интеллекта, продемонстрировали статистически значимо более высокие показатели по всем субшкалам грамотности в области искусственного интеллекта, а также по её интегральному показателю по сравнению со студентами, не использовавшими подобные технологии (p < .05). Это подтверждает, что формирование грамотности в области искусственного интеллекта носит преимущественно практико-ориентированный (экспериенциальный) характер.

В отношении субъективно воспринимаемого уровня материального благосостояния статистически значимые различия были выявлены только по субшкале конфигурирования искусственного интеллекта (AI Configuration) шкалы тревожности (p < .05).

Корреляционный анализ Пирсона показал наличие статистически значимой, но слабой положительной взаимосвязи между грамотностью в области искусственного интеллекта и тревожностью, связанной с искусственным интеллектом (r = .134; p = .019). Результаты регрессионного анализа свидетельствуют о том, что грамотность в области искусственного интеллекта объясняет лишь 1,9 % общей дисперсии уровня тревожности (R² = .019; p < .05).

Заключение и рекомендации

Полученные результаты свидетельствуют о том, что уровни грамотности в области искусственного интеллекта и тревожности, связанной с искусственным интеллектом, у студентов факультетов спортивных наук существенно не различаются в зависимости от таких демографических характеристик, как пол, возраст, продолжительность ежедневного использования сети Интернет и субъективно воспринимаемый уровень материального благосостояния. Вместе с тем статистически значимые различия были выявлены по отдельным субшкалам грамотности в области искусственного интеллекта в зависимости от курса обучения и использования инструментов искусственного интеллекта.

Исследование также установило наличие статистически значимой, но слабой положительной взаимосвязи между грамотностью в области искусственного интеллекта и тревожностью, связанной с искусственным интеллектом. При этом объяснительная способность грамотности в области искусственного интеллекта остаётся весьма ограниченной, поскольку она объясняет лишь незначительную долю вариативности уровня тревожности. Полученные результаты позволяют заключить, что повышение уровня знаний и компетенций студентов в сфере искусственного интеллекта само по себе не приводит к полному устранению тревожности, связанной с данной технологией. Вместе с тем непосредственное и систематическое практическое взаимодействие с технологиями искусственного интеллекта выступает определяющим фактором формирования и развития грамотности в данной области.

Рекомендации

Представляется целесообразным разработать комплексные образовательные программы по формированию грамотности в области искусственного интеллекта, ориентированные на всех студентов факультетов спортивных наук независимо от их демографических характеристик. Учебные дисциплины и практические занятия, направленные на развитие осведомлённости и навыков критического анализа, следует интегрировать уже на ранних этапах университетского образования. Кроме того, рекомендуется расширить активное, систематическое и педагогически контролируемое внедрение инструментов искусственного интеллекта в образовательный процесс.

Образовательные программы в сфере искусственного интеллекта должны быть ориентированы не столько на устранение тревожности, сколько на формирование критического, взвешенного и научно обоснованного отношения к технологиям искусственного интеллекта. В дальнейшем рекомендуется проведение лонгитюдных исследований, позволяющих проследить динамику взаимосвязи между грамотностью в области искусственного интеллекта и тревожностью, связанной с искусственным интеллектом.

संरचित सारांश:

परिचय एवं अध्ययन का उद्देश्य

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence, AI) की अवधारणा पहली बार 1956 में प्रस्तुत की गई थी और तब से यह ऑटोमोबाइल उद्योग, बैंकिंग, वित्त, विनिर्माण, स्वास्थ्य सेवाओं, शिक्षा तथा खेल सहित अनेक क्षेत्रों का एक अनिवार्य घटक बन चुकी है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से आशय उन मशीन प्रणालियों की क्षमता से है जो मानवीय बुद्धिमत्ता की आवश्यकता वाले कार्यों, जैसे चिंतन, अधिगम, समस्या-समाधान तथा निर्णय-निर्माण, को संपादित करने में सक्षम होती हैं। हाल के वर्षों में खेल विज्ञान (Sports Sciences) के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का तीव्र विस्तार हुआ है, जिसके परिणामस्वरूप इनका उपयोग खेल प्रदर्शन विश्लेषण, प्रशिक्षण अनुकूलन, खेल-चोटों की रोकथाम तथा प्रतियोगी रणनीतियों के विकास में व्यापक रूप से किया जाने लगा है। इस तकनीकी परिवर्तन ने खेल विज्ञान संकाय के विद्यार्थियों के कृत्रिम बुद्धिमत्ता संबंधी ज्ञान, जागरूकता तथा उससे संबंधित चिंता (AI Anxiety) के स्तर का व्यवस्थित अध्ययन आवश्यक बना दिया है। इसी संदर्भ में, इस अध्ययन का मुख्य उद्देश्य खेल विज्ञान संकाय के विद्यार्थियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता (Artificial Intelligence Literacy) तथा कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता (Artificial Intelligence Anxiety) के मध्य संबंध का परीक्षण करना तथा यह निर्धारित करना है कि यह संबंध विभिन्न जनसांख्यिकीय चरों के अनुसार किस प्रकार परिवर्तित होता है।

सैद्धान्तिक रूपरेखा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता से अभिप्राय उन बहुआयामी दक्षताओं से है, जिनके माध्यम से व्यक्ति कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का आलोचनात्मक मूल्यांकन कर सकता है, उनके साथ प्रभावी अंतःक्रिया स्थापित कर सकता है तथा बुद्धिमान प्रणालियों के साथ सहयोगात्मक रूप से कार्य कर सकता है। Long और Magerko (2020) ने इसे एक बहुआयामी क्षमता-आधारित रूपरेखा के रूप में परिभाषित किया है, जबकि Wang आदि (2022) के अनुसार यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों को पहचानने, समझने तथा विशिष्ट व्यावहारिक उद्देश्यों की पूर्ति हेतु उनका प्रभावी उपयोग करने की क्षमता है। इसके अतिरिक्त, Wang आदि (2023) का मत है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता विद्यार्थियों द्वारा शिक्षण प्रक्रिया के दौरान विकसित किए गए ज्ञान, कौशल, विधियों, भावनात्मक अभिवृत्तियों तथा मूल्यों का समग्र प्रतिफल है। Pinski और Benlian (2023) ने इसे ज्ञान एवं अनुभव पर आधारित एक सामाजिक-तकनीकी दक्षता (Sociotechnical Competency) के रूप में अभिहित किया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता से आशय उन संज्ञानात्मक एवं भावात्मक प्रतिक्रियाओं से है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के प्रति व्यक्ति में उत्पन्न होती हैं, जैसे अनिश्चितता की अनुभूति, नियंत्रण के ह्रास का अनुभव, स्वायत्तता में कमी तथा स्वयं की क्षमताओं के प्रति संदेह। यह चिंता रोजगार के अवसरों में संभावित कमी, तीव्र तकनीकी परिवर्तन के साथ अनुकूलन में कठिनाई अथवा नैतिक दुविधाओं से संबंधित आशंकाओं के कारण उत्पन्न हो सकती है। Weil और Rosen (1997) के अनुसार, ऐसी आशंकाएँ केवल संज्ञानात्मक स्तर तक सीमित नहीं रहतीं, बल्कि भावनात्मक तथा व्यवहारगत प्रतिक्रियाओं के रूप में भी अभिव्यक्त हो सकती हैं।

कार्यविधि

इस अध्ययन में सहसंबंधात्मक सर्वेक्षण अनुसंधान मॉडल (Relational Survey Model) का उपयोग किया गया। अध्ययन की जनसंख्या में 2024–2025 शैक्षणिक वर्ष के दौरान Munzur विश्वविद्यालय तथा Fırat विश्वविद्यालय के खेल विज्ञान संकायों में अध्ययनरत 1450 विद्यार्थी सम्मिलित थे। नमूना चयन हेतु Cochran (1977) के सूत्र के आधार पर 95% विश्वास स्तर तथा ±5% त्रुटि सीमा को ध्यान में रखते हुए सरल यादृच्छिक नमूनाकरण (Simple Random Sampling) अपनाया गया, जिसके अनुसार न्यूनतम आवश्यक नमूना आकार 304 निर्धारित हुआ। कुल 350 प्रश्नावली वितरित की गईं, जिनमें से 310 वैध प्रश्नावलियाँ विश्लेषण हेतु उपयुक्त पाई गईं। प्रतिभागियों में 173 पुरुष (55.8%) तथा 137 महिलाएँ (44.2%) सम्मिलित थीं।

आँकड़ों के संकलन हेतु तीन उपकरणों का उपयोग किया गया: (i) शोधकर्ता द्वारा विकसित व्यक्तिगत सूचना प्रपत्र, (ii) Wang आदि (2022) द्वारा विकसित तथा Çelebi आदि (2023) द्वारा तुर्की भाषा में अनुकूलित कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता मापनी, जिसमें 12 मदें तथा चार उप-आयाम सम्मिलित हैं (Cronbach's α = .83), तथा (iii) Wang आदि (2019) द्वारा विकसित एवं Akkaya आदि (2021) द्वारा तुर्की में अनुकूलित कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता मापनी, जिसमें 16 मदें तथा चार उप-आयाम सम्मिलित हैं (Cronbach's α = .91)।

सांख्यिकीय विश्लेषण SPSS 26.0 सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हुए किया गया। विश्लेषण में आवृत्ति विश्लेषण, स्वतंत्र नमूना t-परीक्षण (Independent Samples t-test), एक-मार्गीय प्रसरण विश्लेषण (One-Way ANOVA), Tukey HSD पश्च-विश्लेषण (Post Hoc Test), Pearson सहसंबंध विश्लेषण तथा प्रतिगमन विश्लेषण (Regression Analysis) सम्मिलित थे। इस अध्ययन को Munzur विश्वविद्यालय की गैर-हस्तक्षेपीय अनुसंधान नैतिक समिति द्वारा 2 दिसंबर 2025 को स्वीकृति प्रदान की गई (अनुमोदन संख्या: 2025/14)।

परिणाम एवं चर्चा

अध्ययन के निष्कर्षों के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता (Artificial Intelligence Literacy) का औसत कुल स्कोर 58.01 (न्यूनतम: 12.00; अधिकतम: 84.00) पाया गया, जो मापनी के सैद्धान्तिक औसत से अधिक था। इसी प्रकार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता (Artificial Intelligence Anxiety) का औसत कुल स्कोर 49.19 (न्यूनतम: 16.00; अधिकतम: 80.00) प्राप्त हुआ, जो मापनी के मध्य मान से उच्च था।

सांख्यिकीय विश्लेषण से यह स्पष्ट हुआ कि लिंग तथा आयु के आधार पर दोनों मापनियों के कुल स्कोरों में कोई सांख्यिकीय रूप से सार्थक अंतर नहीं पाया गया (p > .05)। यह निष्कर्ष Quadri (2014), Uyar (2021), Eyüp एवं Kayhan (2023) तथा Galindo-Domínguez आदि (2021) के पूर्ववर्ती अध्ययनों के निष्कर्षों के अनुरूप है।

शैक्षणिक वर्ष (कक्षा स्तर) के संदर्भ में, प्रथम एवं चतुर्थ वर्ष के विद्यार्थियों के बीच जागरूकता (Awareness) उप-आयाम में तथा द्वितीय एवं चतुर्थ वर्ष के विद्यार्थियों के बीच मूल्यांकन (Evaluation) उप-आयाम में सांख्यिकीय रूप से सार्थक अंतर पाया गया (p < .05)। यह परिणाम Banaz एवं Demirel (2024) के निष्कर्षों के अनुरूप है तथा संकेत करता है कि शैक्षणिक प्रगति के साथ विद्यार्थियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता संबंधी वैचारिक जागरूकता एवं आलोचनात्मक मूल्यांकन क्षमता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

इसके अतिरिक्त, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का सक्रिय रूप से उपयोग करने वाले विद्यार्थियों ने, इन उपकरणों का उपयोग न करने वाले विद्यार्थियों की तुलना में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता के सभी उप-आयामों तथा कुल स्कोर में सांख्यिकीय रूप से उल्लेखनीय रूप से उच्च प्रदर्शन प्रदर्शित किया (p < .05)। यह निष्कर्ष इस तथ्य की पुष्टि करता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता मूलतः अनुभव-आधारित (Experiential) प्रकृति की है और इसका विकास प्रत्यक्ष तकनीकी सहभागिता से सुदृढ़ होता है।

अनुभूत आर्थिक आय स्तर के संदर्भ में केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता मापनी के कृत्रिम बुद्धिमत्ता विन्यास (AI Configuration) उप-आयाम में ही सांख्यिकीय रूप से सार्थक अंतर पाया गया (p < .05)।

Pearson सहसंबंध विश्लेषण से यह ज्ञात हुआ कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता एवं कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता के मध्य सांख्यिकीय रूप से सार्थक, किन्तु निम्न स्तर का सकारात्मक सहसंबंध विद्यमान है (r = .134; p = .019)। इसके अतिरिक्त, प्रतिगमन विश्लेषण से यह निष्कर्ष प्राप्त हुआ कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता में विद्यमान कुल परिवर्तनशीलता का केवल 1.9% ही व्याख्यायित करती है (R² = .019; p < .05)।

निष्कर्ष एवं अनुशंसाएँ

अध्ययन के परिणामों से स्पष्ट हुआ कि खेल विज्ञान संकाय के विद्यार्थियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता तथा कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता के स्तर लिंग, आयु, प्रतिदिन इंटरनेट उपयोग की अवधि तथा अनुभूत आर्थिक आय स्तर जैसे जनसांख्यिकीय चरों के आधार पर उल्लेखनीय रूप से भिन्न नहीं हैं। तथापि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता के कुछ उप-आयामों में शैक्षणिक वर्ष तथा कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों के उपयोग के आधार पर सांख्यिकीय रूप से सार्थक भिन्नताएँ परिलक्षित हुईं।

अध्ययन ने यह भी प्रदर्शित किया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता एवं कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता के मध्य सांख्यिकीय रूप से सार्थक किन्तु निम्न स्तर का सकारात्मक संबंध विद्यमान है। तथापि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता की व्याख्यात्मक क्षमता सीमित पाई गई, क्योंकि यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता में होने वाले परिवर्तन का केवल अत्यल्प भाग ही स्पष्ट कर सकी। यह निष्कर्ष इंगित करता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता संबंधी ज्ञान एवं तकनीकी दक्षताओं में वृद्धि मात्र विद्यार्थियों की चिंता को पूर्णतः समाप्त करने के लिए पर्याप्त नहीं है। इसके विपरीत, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों के साथ प्रत्यक्ष, सतत एवं व्यावहारिक सहभागिता, कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता के विकास का एक प्रमुख निर्धारक कारक है।

अनुशंसाएँ

यह अनुशंसा की जाती है कि खेल विज्ञान संकायों के सभी विद्यार्थियों के लिए, उनकी जनसांख्यिकीय विशेषताओं से स्वतंत्र रूप से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता पर आधारित व्यवस्थित शैक्षिक कार्यक्रम विकसित किए जाएँ। साथ ही, विश्वविद्यालयी शिक्षा के प्रारम्भिक चरणों से ही ऐसी पाठ्यवस्तुओं एवं व्यावहारिक गतिविधियों को पाठ्यक्रम में सम्मिलित किया जाना चाहिए, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता संबंधी जागरूकता तथा आलोचनात्मक मूल्यांकन क्षमता के विकास को प्रोत्साहित करें। इसके अतिरिक्त, शिक्षण-अधिगम प्रक्रियाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों के सक्रिय, व्यवस्थित एवं पर्यवेक्षित उपयोग का विस्तार किया जाना आवश्यक है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता संबंधी शिक्षा का प्रमुख उद्देश्य केवल विद्यार्थियों की चिंता को कम करना नहीं होना चाहिए, बल्कि उनके भीतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के प्रति आलोचनात्मक, संतुलित एवं चिंतनपरक दृष्टिकोण का विकास करना होना चाहिए। अंततः, भविष्य के अनुसंधानों में दीर्घकालिक (Longitudinal) अनुसंधान अभिकल्पों को अपनाया जाना चाहिए, ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता एवं कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता के मध्य संबंध की समयानुसार परिवर्तनशील प्रकृति का अधिक व्यापक विश्लेषण किया जा सके।